基于时序特征解耦的财务数据异常检测方法及其系统

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基于时序特征解耦的财务数据异常检测方法及其系统
申请号:CN202511102210
申请日期:2025-08-07
公开号:CN120634758A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及财务数据分析技术领域,特别是涉及基于时序特征解耦的财务数据异常检测方法及其系统,包括特征解耦、特征分离、异常检测和在线阈值更新四个模块,通过深度可分离卷积和注意力机制,实现对三类时序特征的解耦和分离,构建特征分布,双流残差补偿机制用于拟合预测值异常的概率分布,判断财务数据是否异常,在线阈值更新模块动态更新异常检测模型的离线训练阈值,实现模型的在线更新,相比传统方法,本发明能有效区分正常季节性波动和真正异常信号,降低误报率约。
技术关键词
时序特征 异常检测方法 突发噪声 注意力机制 矩阵 模块 财务 周期性 样本 动态更新 在线 回归算法 异常检测系统 数据分析技术 生成多尺度 离线
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